JP7570842B2 - 超音波画像評価装置および超音波画像評価装方法 - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、超音波画像評価装置および超音波画像評価装方法に関する。

超音波探傷法は、構造物の検査を行う手段として広く使われている。当初は、単眼プローブを用いてエコーの波形を評価していたが、近年はフェイズドアレイ超音波探傷法の普及により、超音波探傷結果を画像化し、それを用いた評価も行われてきている。超音波探傷によって得られる超音波画像から欠陥があるかないかを判定するのは、主に資格や技能、経験を持った検査員であり、個々の専門知識と経験に基づいて判定を行っている。そのため検査員の技量によって判定結果にばらつきが生じる場合がある。

そこで、超音波画像から信号処理またはＡＩなどを用いて自動判定する技術が知られている。例えば、超音波画像を機械学習の入力として欠陥検出する技術が知られている。この技術は１枚の画像について欠陥が含まれるか否かを判定するもので、画像処理を中心とした技術である。また、超音波画像から新たな画像を生成し、パターン認識アルゴリズムを用いて正常パターン画像と探傷画像を比較し、正常パターン画像と異なる探傷画像であった場合、その探傷画像内の形状エコーと欠陥エコーを判定することで、欠陥位置を検出する技術が知られており、この技術は欠陥の位置まで特定可能である。

特表２０２０－５０３５０９号公報 国際公開第２０１５／００１６２４号

前述の、パターン認識アルゴリズムを用いて正常パターン画像と探傷画像を比較する技術では、探傷画像について個々のエコーを含む画像を切り出す作業があるが、作業のアルゴリズムは明らかではない。仮にノイズの強度が大きく、欠陥エコーが不明瞭な画像となった場合や、形状エコーと欠陥エコーが重なり合っている場合には、切出し作業が困難になる可能性があり、欠陥を見逃すおそれがある。また、切り出したエコーを形状エコーと欠陥エコーに分類し、教師データを作成しているが、欠陥エコーか形状エコーかの判断は、常に表示されているか否かで判断しており、溶接部の組織や内在物由来のエコーなども欠陥エコーと判断される可能性がある。

そこで、本発明の実施形態は、欠陥等の検出対象がどの程度の確度で存在するかの評価を可能とすることを目的とする。

上述の目的を達成するため、本発明の実施形態に係る超音波画像評価装置は、フェイズドアレイ超音波探傷器による所定の箇所での超音波探傷による一つのオリジナル超音波画像に基づいて欠陥、き裂、剥離、減肉、介在物の少なくとも一つを含む検出対象の存在の有無を評価する超音波画像評価装置であって、学習用の超音波画像データを用いて学習する判定器と、前記オリジナル超音波画像のディジタルデータであるオリジナル超音波画像データを収納するオリジナル超音波画像データ記憶部と、前記オリジナル超音波画像データ記憶部から前記オリジナル超音波画像データの一部を、所定の方向に定められた重複幅にしたがって順次読み出してそれぞれの切り出し画像を出力する画像切り出し部と、前記判定器を用いて、それぞれの前記切り出し画像について、前記検出対象の存在の有無に関する画像判定値を算出し、切り出し画像判定値として出力する切り出し画像判定部と、それぞれの前記切り出し画像について算出された前記切り出し画像判定値に基づいて、前記オリジナル超音波画像についての前記検出対象の有無に関するオリジナル超音波画像判定値を算出するオリジナル超音波画像判定部と、を備えることを特徴とする。

第１の実施形態に係る超音波画像評価装置で扱うオリジナル超音波画像データを提供する超音波探傷器がフェイズドアレイ超音波探傷器である場合の構成例を示す概念図である。 第１の実施形態に係る超音波画像評価装置で扱う超音波画像の例を示す画像図である。 第１の実施形態に係る超音波画像評価装置の構成を示すブロック図である。 第１の実施形態に係る超音波画像評価装置における画像切り出し部の処理内容の説明図である。 第１の実施形態に係る超音波画像評価装置の画像内着目領域特定部の処理内容の説明図である。 第１の実施形態に係る超音波画像評価装置のオリジナル超音波画像判定部の処理内容の説明図である。 第１の実施形態に係る超音波画像評価方法の手順を示すフロー図である。 第２の実施形態に係る超音波画像評価装置の構成を示すブロック図である。 第２の実施形態に係る超音波画像評価装置の着目画像特定部の処理内容の第１の説明図である。 第２の実施形態に係る超音波画像評価装置の着目画像特定部の処理内容の第２の説明図である。 第２の実施形態に係る超音波画像評価装置の着目補助画像特定部の処理内容の説明図である。 第２の実施形態に係る超音波画像評価方法の手順を示すフロー図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態に係る超音波画像評価装置および超音波画像評価装方法について説明する。ここで、互いに同一または類似の部分には、共通の符号を付して、重複する説明は省略する。

［第１の実施形態］
本実施形態は、超音波探傷によるオリジナル超音波画像に基づいて、欠陥等の検出対象がどの程度の確度で存在するかを評価するものである。

まず、本実施形態に係る超音波画像評価装置および超音波画像評価方法が取り扱うオリジナル超音波画像について説明する。

図１は、第１の実施形態に係る超音波画像評価装置で扱う超音波画像データを提供する超音波探傷器がフェイズドアレイ超音波探傷器１０である場合の構成例を示す概念図である。

図１に示されたフェイズドアレイ超音波探傷器１０においては、超音波アレイ探触子１０ａが、１次元または２次元のアレイ状に配列された複数の超音波素子１１を有する。個々の超音波素子に加えるパルスのタイミングを電子的に制御することにより、方向、集束位置等を制御する。

超音波アレイ探触子１０ａから測定対象１に照射された超音波は、遅延時間に従って入射および屈折角度が決定され、測定対象１の内部に伝搬する。内部に伝搬した超音波は、検出対象２で反射されて再び超音波アレイ探触子１０ａに到達する。また、検出対象２以外にも測定対象１の底面３や角部等からも、超音波は反射もしくは散乱され超音波アレイ探触子１０ａまで到達する。超音波アレイ探触子１０ａに到達したそれら反射波、散乱波は到達時間および受信素子が得た情報に基づいて映像化される。このようにして、測定対象１中にある欠陥等の検出対象２を検出する。

たとえば、セクタースキャンでは、超音波アレイ探触子１０ａによる集束位置の角度を変化させることにより、２次元的に探傷を行う。

また、リニアスキャンでは、図１に示すように、超音波アレイ探触子１０ａ中で、たとえば斜線が施された複数の超音波素子１１のグループにより所定の方向に送信し、このグループを、超音波素子１１の配列方向（長手方向）に順次移動することにより、探傷範囲を移動して２次元的に探傷を行う。図１で示す探傷範囲１ａは、フェイズドアレイ超音波探傷器１０が図１に示す位置にあるときの、リニアスキャンの探傷範囲を示す。

図２は、第１の実施形態に係る超音波画像評価装置で扱う超音波画像の例を示す画像図である。図２は、図１に示したリニアスキャンの場合の超音波画像である。

したがって、この場合は、超音波画像は、探傷範囲１ａについて得られた画像である。この画像で、欠陥等の検出対象２に対応する検出対象画像２ａや底面３に対応する底面画像３ａが含まれる。なお、検出対象２は、図２で示すような丸穴に限らず、たとえばき裂、剥離、減肉、介在物等を含めてもよく、以下、これらを含めて「検出対象２」というものとする。

本実施形態に係る超音波画像評価装置および超音波画像評価方法では、このような画像を対象として評価を行うことから、この画像をオリジナル超音波画像１４２ａと呼ぶものとする。

次に、本実施形態に係る超音波画像評価装置について、以下に説明する。

図３は、第１の実施形態に係る超音波画像評価装置１００の構成を示すブロック図である。
超音波画像評価装置１００は、入力部１１０、判定器１２０、演算部１３０、記憶部１４０、および出力部１５０を有する。

入力部１１０は、判定器１２０の学習に用いる学習用超音波画像データ群、オリジナル超音波画像生成者による超音波探傷画像のディジタルデータであるオリジナル超音波画像データ１４２ａ、および、後述する演算部の各要素の処理に関する指令等の外部入力を受け入れる。

なお、画像は、ディジタル処理化された形で処理されることから、「画像データ」と「画像」とは、互いに厳密に表現しようとすると煩雑となる。「画像データ」と「画像」は、一方が他方も意味している場合がある。

ここで、オリジナル超音波画像生成者によるオリジナル超音波画像データ１４２ａは、超音波画像を生成するフェイズドアレイ探傷器そのものによるものでもよいし、探傷器で得られた波形を超音波画像に描画する描画ソフトによるものでもよい。あるいは、これらもしくはこれらに類するものによって得られた超音波画像を保存したメディアやネットワークで接続されたデータベース等、超音波画像に関するデータを供給可能な手段によるものであれば何でもよい。

また、これらのオリジナル超音波画像データ１４２ａは、何らかの評価を行う前評価者が介在した後に供給されてもよい。この際、前評価者は人間であってもよいし、自動プログラムもしくは人間によって操作される自動プログラム、ＦＰＧＡのような理論回路等でもよい。

判定器１２０は、機械学習等に基づいて、多くの学習用の超音波画像においてたとえば、図２で示した検出対象２の検出対象画像２ａや、底面３の底面画像３ａの特徴を学習することにより、検出対象２の存在の有無の可能性の指標である画像判定値Ｘを算出する能力を確保する。

たとえば、機械学習においては、検出対象２を含むというラベリングを施した超音波画像と、検出対象２を含まないというラベリングを施した超音波画像とを複数枚用意し、それらを用いて学習する。

または、検出対象２の特徴量を複数個抽出し、それを教師として判定に用いる物体認識アルゴリズム等に基づいて検出対象２の存在の有無の可能性の指標である画像判定値Ｘを算出することでもよい。この際、検出対象２の特徴量としては、たとえば、エッジが閉曲線あるいはほぼ閉曲線であるなどのエッジの形状、超音波のエコーの合成波形の強度などが考えられる。

あるいは、ＣＮＮ（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ Ｎｅｕｒａｌ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを用いたディープラーニングによって、検出対象２を識別して、直接に、検出対象２の存在の有無の可能性の指標である画像判定値Ｘを算出することでもよい。

これらの学習の結果に基づいて、判定器１２０は、欠陥等の検出対象２の存在の有無の可能性の指標である画像判定値Ｘを算出する。

特徴点を用いた場合には、画像判定値Ｘの算出は、たとえば、エッジの形状と超音波のエコーの合成波形の強度の２つの指標を用いる場合を例にとると、以下の式（１）により得られる。
Ｘ＝［（Ｑ_１）^２＋（Ｑ_２）^２］^１／２ （１）
ここで、Ｑ_１はエッジの連続部分の割合（閉曲線ですべて連続している場合を１とする）、Ｑ_２は超音波の合成波形の強度の最大強度部分の強度に対する比（最大１）である。

なお、用いる指標は別のものでもよい。また、式（１）のようにベクトル（Ｘ_１，Ｘ_２）の長さの概念のような指標でなく、たとえば、これらの平均値、最小値あるいは最大値を用いてもよい。

画像判定値Ｘの値は、０と１の間の数値で、検出対象２の存在の確率を示す指標として算出されてもよい。あるいは、画像判定値Ｘの値は、あるしきい値を超えれば１、越えなければ０等とし、しきい値は経験的に設定する等の方法を用いてもよい。

以下では、画像判定値Ｘの値が、０と１の間の数値で、検出対象２の存在の確率を示す指標として算出されている場合を例にとって説明する。

演算部１３０は、画像切り出し部１３１、切り出し画像判定部１３２、画像内着目領域特定部１３３、およびオリジナル超音波画像判定部１３４を有する。

また、記憶部１４０は、判定器１２０関係のデータを記憶する判定器用データ記憶部１４１、オリジナル超音波画像データ１４２ａを記憶するオリジナル超音波画像データ記憶部１４２、画像切り出し部１３１による切り出し画像データ１４３ａ（図４）を記憶する切り出し画像データ記憶部１４３、および演算部１３０内での判定等の結果を記憶する演算結果記憶部１４４を有する。オリジナル超音波画像データ１４２ａおよび切り出し画像データ１４３ａは、２次元的に配列されたデータから構成されている。

以下、演算部１３０について説明する。

図４は、画像切り出し部１３１の処理内容の説明図である。画像切り出し部１３１は、オリジナル超音波画像１４２ａを、ウインドウに基づいて所定の方向に順次読み出して複数の切り出し画像１４３ａを出力する。

画像切り出し部１３１は、まず、入力部１１０を介して指令として読み込まれた読み出し方向、および読み出し幅Ｗにしたがって、読み出し幅Ｗ、読み出し深さＤのウインドウ１４３ｂを設定する。ただし、読み出し深さＤは、オリジナル超音波画像データ１４２ａの読み出し方向に直行する方向の長さである。

次に、画像切り出し部１３１は、入力部１１０を介して指令として読み込まれた重複幅ΔＷにしたがって、ウインドウ幅すなわち読み出し幅Ｗ、ウインドウ深さＤのウインドウ１４３ｂを順次ずらして、そのウインドウ１４３ｂに相当する分をオリジナル超音波画像データ１４２ａから読み出す。このようにして、それぞれの切り出し画像１４３ａが得られる。

ここで、ウインドウ１４３ｂのウインドウ幅Ｗは一定でもよいし、変化してもよい。また、ウインドウ幅Ｗは、少なくとも、たとえば、超音波アレイ探触子１０ａを構成する超音波素子１１の２つ分、また、想定される検出対象２が全て収まる幅であることが好ましい。

１つのオリジナル超音波画像から、ｎ個の切り出し画像１４３ａが得られた場合、このｎ枚の切り出し画像１４３ａを、切り出し画像群と呼ぶこととする。切り出し画像群は、演算結果記憶部１４４に記憶される。

切り出し画像判定部１３２は、画像切り出し部１３１から出力された切り出し画像群のそれぞれの切り出し画像１４３ａについて、判定器１２０を用いて、検出対象２の有無に関する切り出し画像判定値Ｘｊを算出する。具体的には、それぞれの切り出し画像１４３ａについて、判定器１２０が出力する画像判定値Ｘが、切り出し画像判定部１３２による切り出し画像判定値Ｘｊ、すなわち、切り出し画像１４３ａの中に所望の検出対象２が含まれている可能性を表す切り出し画像判定値Ｘｊとして出力される。

切り出し画像判定部１３２が演算した結果であるｎ個の切り出し画像判定値Ｘｊのグループは、演算結果記憶部１４４に記憶される。

図５は、第１の実施形態に係る超音波画像評価装置の画像内着目領域特定部の処理内容の説明図である。
画像内着目領域特定部１３３は、オリジナル超音波画像１４２ａにおいて特に検出対象２が存在する可能性の高い、画像内着目領域１３３ａを設定する。画像内着目領域特定部１３３は、各切り出し画像１４３ａについて切り出し画像判定部１３２が算出した切り出し画像判定値Ｘｊが所定のしきい値を超える切り出し画像１４３ａを、演算結果記憶部１４４から読み出し、オリジナル超音波画像１４２ａ中の着目すべき領域である画像内着目領域１３３ａとして出力する。なお、しきい値は、後述するオリジナル超音波画像判定部１３４で使用するしきい値Ｘｔｈと同じ値としてもよい。

次に、オリジナル超音波画像判定部１３４について説明する。

図６は、第１の実施形態に係る超音波画像評価装置のオリジナル超音波画像判定部１３４の処理内容の説明図である。図６の横軸は、順次切り出された切り出し画像の名称であり、ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ、ｇと、切り出し画像が７つの場合を例にとって示している。縦軸は、それぞれの切り出し画像について切り出し画像判定部１３２により出力された切り出し画像判定値Ｘｊである。

オリジナル超音波画像判定部１３４は、まず、切り出し画像判定部１３２による判定結果を記憶する演算結果記憶部１４４からそれぞれの切り出し画像判定値ＸｊであるＸａ、Ｘｂ、Ｘｃ、Ｘｄ、Ｘｅ、Ｘｆ、Ｘｇを読み出す。

次に、オリジナル超音波画像判定部１３４は、それぞれの切り出し画像判定値Ｘｊを所定のしきい値Ｘｔｈと比較して、切り出し画像判定値Ｘｊがしきい値Ｘｔｈを超える切り出し画像を摘出する。図６の場合は、切り出し画像ｃ、ｄ、ｅが該当する。しきい値Ｘｔｈの値はノイズとの識別等を考慮して設定する。また、しきい値Ｘｔｈの値は、経験的に、たとえば０．５等と設定してもよい。設定方法としては、たとえば、Ｘｔｈを変えながらクラス分類結果の検証を行い、切り出し画像判定結果と検出対象２の存在の有無の正答率が最も高い値を選択する等の方法がある。

次に、オリジナル超音波画像判定部１３４は、摘出された切り出し画像ｃ、ｄ、ｅの切り出し画像判定値ＸｊであるＸｃ、Ｘｄ、Ｘｅを用いて、オリジナル超音波画像１４２ａに所望の検出対象２が含まれている可能性を示すオリジナル超音波画像判定値Ｙを算出する。

オリジナル超音波画像判定値Ｙの算出は、たとえば、以下の式（２）のように、各要素のベクトル和の大きさとして算出してもよい。
Ｙ＝［（Ｘｃ）^２＋（Ｘｄ）^２＋（Ｘｅ）^２］^１／２ （２）

あるいは、これらの平均値、最小値あるいは最大値を用いてもよい。

さらには、オリジナル超音波画像判定値Ｙの算出は、切り出し画像判定値Ｘｊの平均値あるいは最大値があるしきい値を超えるケースがいくつあるかを用いてもよい。

あるいは、連続的な値として算出された値を、所定の値Ｙｔを超えた場合は１、所定の値Ｙｔ未満の場合は０のように、１か０の値のみをとるような方法でもよい。所定の値Ｙｔは、たとえば０．５など、経験的に設定できる。設定方法としては、たとえば、Ｙｔを変えながらクラス分類結果の検証を行い、オリジナル超音波画像判定結果と検出対象２の存在の有無の正答率が最も高い値を選択する等の方法がある。

出力部１５０は、オリジナル超音波画像データ記憶部１４２に収納されたオリジナル超音波画像データ１４２ａ、切り出し画像データ記憶部１４３に収納された切り出し画像データ１４３ａ、演算結果記憶部１４４に収納された切り出し画像判定値Ｘｊおよびオリジナル超音波画像判定値Ｙ等の演算結果を出力する。

出力部１５０は、いわゆるＰＣモニタやタブレットのような表示機であってもよいし、これらの結果をまとめて記録したデータ群の保存媒体ないしはネットワークでつながった記録媒体等、次評価者がアクセスできるものであれば形態を問わない。

次に、超音波画像評価方法について説明する。
図７は、第１の実施形態に係る超音波画像評価方法の手順を示すフロー図である。

まず、学習ステップＳ１０では、判定器１２０が、多数の学習用の超音波画像データを用いて学習し、判定能力を確保する（Ｓ１０）。詳細には、まず、入力部１１０が、学習用超音波画像データを読み込む（ステップＳ１１）。次に、判定器１２０が学習を行う（ステップＳ１２）。

また、入力部１１０が、オリジナル超音波画像１４２ａを読み込む（ステップＳ２０）。読み込まれたオリジナル超音波画像１４２ａはオリジナル超音波画像データ記憶部１４２に収納される。

次に、超音波画像評価（ステップＳ３０）を実施する。ステップＳ３０の詳細は、以下のとおりである。

まず、画像切り出し部１３１が、オリジナル超音波画像データ記憶部１４２からオリジナル超音波画像１４２ａを読み出し、画像切り出しを行う（ステップＳ３１）。切り出された各切り出し画像１４３ａは、切り出し画像データ記憶部１４３に収納される。

次に、切り出し画像判定部１３２は、切り出し画像データ記憶部１４３に収納された各切り出し画像データ１４３ａを順次読み出して、切り出し画像判定を行う（ステップＳ３２）。

また、画像内着目領域特定部１３３は、着目領域に該当する切り出し画像を特定する（ステップＳ３３）。

切り出し画像の判定結果である切り出し画像判定値Ｘｊ、および、着目領域は、演算結果記憶部１４４に収納される。

次に、オリジナル超音波画像判定部１３４は、演算結果記憶部１４４から、各切り出し画像判定値Ｘｊを読み出して、オリジナル超音波画像判定を行い、オリジナル超音波画像判定値Ｙを算出する（ステップＳ３４）。

超音波画像評価ステップＳ３０で得られた結果は、出力部１５０に出力され、出力部１５０は、この結果を、次評価者に提示する（ステップＳ４０）。

以上のように、本実施形態は、欠陥等、見つけたい検出対象２がどの程度の確度で存在するかの評価を可能とする。

［第２の実施形態］
図８は、第２の実施形態に係る超音波画像評価装置１００ａの構成を示すブロック図である。本実施形態は、第１の実施形態の変形である。
本実施形態は、複数のオリジナル超音波画像１４２ａを対象とし、本実施形態に係る超音波画像評価装置１００ａは、着目画像特定部１３５および着目補助画像特定部１３６をさらに有する。

ここで、複数のオリジナル画像１４２ａは、同一の測定対象１について、複数の異なる測定条件のもとに得られたものである。ここで、測定条件は、たとえば、フェイズドアレイ超音波探傷器１０の場合であれば、測定対象１に対する長手方向の測定位置、超音波の送信角度、たとえば測定対象１に荷重を加えて応力状態を変化させる場合の経過時間等のパラメータである。

測定条件は、同一のパラメータに関して、離散的ではあるが連続的に近い状態で変化することが好ましい。すなわち、たとえば、長手方向の測定位置の場合なら、測定位置が、所定の長さ以内の間隔で変化する等である。ここで、所定の長さとは、たとえば、超音波アレイプローブを構成する素子の１ないし数個分程度の長さであり、互いに隣接する測定条件間での測定結果の間に互いの関係性が確保される長さである。

図９は、第２の実施形態に係る超音波画像評価装置１００ａの着目画像特定部１３５の処理内容の第１の説明図である。図９の横軸は、各オリジナル超音波画像１４２ａに関する１つのパラメータとしての測定条件であり、たとえば、フェイズドアレイ超音波探傷器１０の長手方向の測定位置である。縦軸は、それぞれのオリジナル超音波画像１４２ａについて、オリジナル超音波画像判定部１３４により算出されたオリジナル超音波画像判定値Ｙである。図９では、オリジナル超音波画像判定値Ｙが０か１で区分される算出方法の場合を例にとって示している。それぞれの測定条件におけるオリジナル超音波画像判定値Ｙを、黒丸で示している。

着目画像特定部１３５は、オリジナル超音波画像データ記憶部１４２に収納されている複数のオリジナル超音波画像１４２ａのうちから、オリジナル超音波画像判定部１３４によりオリジナル超音波画像判定値Ｙが１と算出されたオリジナル超音波画像１４２ａを着目画像として特定し、特定した着目画像としてのオリジナル超音波画像データ１４２ａを出力する。

演算結果記憶部１４４は、この結果を記憶するとともに、出力部１５０が、外部に出力する。

図１０は、第２の実施形態に係る超音波画像評価装置１００ａの着目画像特定部の処理内容の第２の説明図である。

ここで、説明のために、真実のオリジナル超音波画像判定値Ｙがどのようになっているかを、破線で示している。この真実のオリジナル超音波画像判定値Ｙに対して、図９で示した黒丸、すなわちオリジナル超音波画像判定部１３４が算出したオリジナル超音波画像判定値ＹがＹどのような関係にあるかを、図１０において、〇、△、×で示している。

ここで、〇は、真実のオリジナル超音波画像判定値Ｙが１で、オリジナル超音波画像判定部１３４が算出したオリジナル超音波画像判定値Ｙも１の場合、および真実のオリジナル超音波画像判定値Ｙが０で、オリジナル超音波画像判定部１３４が算出したオリジナル超音波画像判定値Ｙも０の場合を示す。△は、真実のオリジナル超音波画像判定値Ｙが０で、オリジナル超音波画像判定部１３４が算出したオリジナル超音波画像判定値Ｙが１の場合を示す。また、×は、真実のオリジナル超音波画像判定値Ｙが１で、オリジナル超音波画像判定部１３４が算出したオリジナル超音波画像判定値Ｙが０の場合を示す。

検出漏れを避けたいという観点から見れば。△の場合は×の場合に比べて好ましいということになる。逆に、誤検出を避けたいという観点から見れば。×の場合は△の場合に比べて好ましいということになる。探傷という目的からは、前者が安全側と言える。

着目画像特定部１３５は、図１０で示す〇および△の場合、すなわち、オリジナル超音波画像判定部１３４が算出したオリジナル超音波画像判定値Ｙが１の場合について、前述のように、オリジナル超音波画像データ記憶部１４２に収納されているオリジナル超音波画像データ１４２ａを読み出して出力する。

着目補助画像特定部１３６は、着目画像特定部１３５が出力した着目画像としてのオリジナル画像１４２ａに加え、さらに着目補助画像を付加して出力する。

図１１は、着目補助画像特定部１３６の処理内容の説明図である。
着目補助画像特定部１３６は、着目画像特定部１３５が特定した着目画像としてのオリジナル超音波画像データ１４２ａに加えて、測定条件において、これらに隣接する所定の数の図１１において◎印で示したオリジナル超音波画像データ１４２ａを含めて出力する。

ここで、所定の数は、多いほど、次評価者への情報は増え確実性は増すが次評価者の負担は増加する。多すぎれば、着目画像特定部１３５で特定した意味が薄れる。これらを勘案して、所定の数は、経験的に設定してもよい。図１１では、所定の数が２の場合を示す。

図１２は、第２の実施形態に係る超音波画像評価方法の手順を示すフロー図である。
第１の実施形態と異なる部分についてのみ以下に説明する。

まず、ステップＳ２０のオリジナル画像読み込みは、入力部１１０が、複数のオリジナル超音波画像１４２ａを読み込む。

また、ステップＳ３４のオリジナル超音波画像判定では、オリジナル超音波画像判定部１３４が、複数のオリジナル超音波画像１４２ａについての複数のオリジナル超音波画像判定値Ｙを算出する。

次に、着目画像特定部１３５は、複数のオリジナル超音波画像の中から、着目領域としてのオリジナル超音波画像１４２ａを特定し、出力する（ステップＳ３５）。

さらに、着目補助画像特定部１３６は、ステップＳ３５で特定されたオリジナル超音波画像と測定条件において、これらに隣接する所定の数のオリジナル超音波画像データ１４２ａを含めて出力する（ステップＳ３６）。

以上のように、複数のオリジナル超音波画像を用いることにより、超音波画像評価の信頼性をさらに向上することができる。

［その他の実施形態］
以上、本発明の実施形態を説明したが、実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。

たとえば、実施形態では、切り出し画像判定部と、判定器とが、別個の場合を例にとって示したがこれに限定されない。たとえば、判定器と切り出し画像判定部が一体の装置であってもよい。

また、実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。

実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

１…測定対象、２…検出対象、２ａ…検出対象画像、３…底面、３ａ…底面画像、１０…フェイズドアレイ超音波探傷器、１０ａ…探触子、１１…超音波素子、１００、１００ａ…超音波画像評価装置、１１０…入力部、１２０…判定器、１３０…演算部、１３１…画像切り出し部、１３２…切り出し画像判定部、１３３…画像内着目領域特定部、１３３ａ…画像内着目領域、１３４…オリジナル超音波画像判定部、１３５…着目画像特定部、１３６…着目補助画像特定部、１４０…記憶部、１４１…判定器用データ記憶部、１４２…オリジナル超音波画像データ記憶部、１４２ａ…オリジナル超音波画像、１４３…切り出し画像データ記憶部、１４３ａ…切り出し画像データ、１４３ｂ…ウインドウ、１４４…演算結果記憶部、１５０…出力部

Claims (7)

1. フェイズドアレイ超音波探傷器による所定の箇所での超音波探傷による一つのオリジナル超音波画像に基づいて欠陥、き裂、剥離、減肉、介在物の少なくとも一つを含む検出対象の存在の有無を評価する超音波画像評価装置であって、
   学習用の超音波画像データを用いて学習する判定器と、
   前記オリジナル超音波画像のディジタルデータであるオリジナル超音波画像データを収納するオリジナル超音波画像データ記憶部と、
   前記オリジナル超音波画像データ記憶部から前記オリジナル超音波画像データの一部を、所定の方向に定められた重複幅にしたがって順次読み出してそれぞれの切り出し画像を出力する画像切り出し部と、
   前記判定器を用いて、それぞれの前記切り出し画像について、前記検出対象の存在の有無に関する画像判定値を算出し、切り出し画像判定値として出力する切り出し画像判定部と、
   それぞれの前記切り出し画像について算出された前記切り出し画像判定値に基づいて、前記オリジナル超音波画像についての前記検出対象の有無に関するオリジナル超音波画像判定値を算出するオリジナル超音波画像判定部と、
   を備えることを特徴とする超音波画像評価装置。
2. フェイズドアレイ超音波探傷器による所定の箇所での超音波探傷による一つのオリジナル超音波画像に基づいて欠陥、き裂、剥離、減肉、介在物の少なくとも一つを含む検出対象の存在の有無を評価する超音波画像評価装置であって、
   学習用の超音波画像データである前記検出対象を含むというラベリングを施した超音波画像と、前記検出対象を含まないというラベリングを施した超音波画像とを複数枚用意し、それらを用いて学習し、前記検出対象の存在の有無の可能性の指標である画像判定値を算出する判定器と、
   前記オリジナル超音波画像のディジタルデータであるオリジナル超音波画像データを収納するオリジナル超音波画像データ記憶部と、
   前記オリジナル超音波画像データ記憶部から前記オリジナル超音波画像データの一部を、所定の方向に定められた重複幅にしたがって順次読み出してそれぞれの切り出し画像を出力する画像切り出し部と、
   前記判定器が出力する前記画像判定値を用いて、それぞれの前記切り出し画像について、前記切り出し画像の中における前記検出対象の有無に関する切り出し画像判定値を算出する切り出し画像判定部と、
   それぞれの前記切り出し画像判定値を所定のしきい値と比較して、前記切り出し画像判定値が前記しきい値を超える前記切り出し画像を摘出し、摘出された前記切り出し画像の前記切り出し画像判定値を用いて、前記オリジナル超音波画像に所望の前記検出対象が含まれている可能性を示すオリジナル超音波画像判定値を算出するオリジナル超音波画像判定部と、
   を備えることを特徴とする超音波画像評価装置。
3. 前記所定の方向は前記フェイズドアレイ超音波探傷器の超音波アレイプローブの長手方向であり、前記所定の方向の前記切り出し画像の幅は、前記超音波アレイプローブを構成する超音波素子の２個分に相当する領域の幅以上であることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の超音波画像評価装置。
4. 前記切り出し画像判定値をもとに、前記オリジナル超音波画像内に前記検出対象が含まれている可能性の高い前記切り出し画像を特定する画像内着目領域特定部をさらに備えることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか一項に記載の超音波画像評価装置。
5. 前記切り出し画像、前記切り出し画像判定値、前記オリジナル超音波画像判定値を含む演算結果を次評価者に出力する出力部をさらに備えることを特徴とする請求項１ないし請求項４のいずれか一項に記載の超音波画像評価装置。
6. フェイズドアレイ超音波探傷器による所定の箇所での超音波探傷による一つのオリジナル超音波画像に基づいて欠陥、き裂、剥離、減肉、介在物の少なくとも一つを含む検出対象の存在の有無を評価する超音波画像評価方法であって、
   判定器が学習用の超音波画像データを用いて学習により判定能力を確保する学習ステップと、
   入力部が前記オリジナル超音波画像を読み込み、オリジナル超音波画像データ記憶部が前記オリジナル超音波画像のディジタルデータであるオリジナル超音波画像データを収納するオリジナル超音波画像読み込みステップと、
   画像切り出し部が、前記オリジナル超音波画像データ記憶部から前記オリジナル超音波画像データの一部を、所定の方向に定められた重複幅にしたがって順次読み出し、それぞれの切り出し画像を出力する切り出しステップと、
   切り出し画像判定部が、前記判定器を用いて、それぞれの前記切り出し画像について、前記検出対象の有無に関する画像判定値を算出し、切り出し画像判定値として出力し、演算結果記憶部が収納する切り出し画像判定ステップと、
   オリジナル超音波画像判定部が、前記演算結果記憶部から前記切り出し画像判定値を読み出してオリジナル超音波画像判定を行い、前記切り出し画像判定値に基づいて、前記オリジナル超音波画像についての前記検出対象の有無に関するオリジナル超音波画像判定値を算出するオリジナル超音波画像判定ステップと、
   を有することを特徴とする超音波画像評価方法。
7. 出力部が、前記切り出し画像、前記切り出し画像判定値、前記オリジナル超音波画像判定値を含む演算結果を次評価者に出力する出力ステップをさらに有することを特徴とする請求項６に記載の超音波画像評価方法。

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